Sklearn和Keras是大家做机器学习和深度学习时很熟悉的两个Python库,其中sklearn中有很多机器学习算法、数据预处理以及参数寻优的函数API,keras则可以快速实现你的神经网络结构。那么是什么缘分让sklearn和keras相遇而完美结合呢?
选自Github 作者:Max Brggen 机器之心编译 参与:蒋思源 近来,部分机器学习从业者对深度学习不能训练小数据集这一观点表示怀疑,他们普遍认为如果深度学习经过优良的调参,那么就不会出现过拟合和过训练情况,也就能较好地从小数据集学习不错的模型。在本文中,Max Brggen 在多个小数据集对神经网络和 XGBoost 进行了对比,并表明 ANN 在小数据集可以得到和 XGBoost 相媲美的结果。 模型源代码:https://gist.github.com/maxberggren/b3ae92b2
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习? 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前,先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习,它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示,其作为机器学习的一个特定的子研究领域,现已成为
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
选文|Aileen 翻译|王昱森 校对|寒小阳 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 导语 我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题,类似的问题还有: 我如何提升准确度 如果我的神经网络模型性能不佳,我能够做什么? 对于这些问题,我经常这样回答,“我并不知道确切的答案,但是我有很多思路”,接着我会列出了我所能想到的所有或许能够给性能带来提升的思路。 为避免一次次罗列出这样一个简单的列表,我决定把所有想法详细写在这篇博客里。 这些思路应该是通用的,不仅能在深度学习领域帮助你,还能
本文是 Python 系列的第十五篇,也是深度学习框架的 Keras 下篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/143161957
简而言之:训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。
使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。
当时我学习Deep Learning已有两个月,看了很多论文、教程与博客,于是尝试着去阅读Keras的源代码来学习别人是怎么实现的,尤其是back propagation这一块。
来源:Charlotte数据挖掘、深度学习爱好者本文约11000字,建议阅读15+分钟本文详细对比了各种超参数对CNN模型性能的影响。 针对CNN优化的总结 Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet 使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。 用类似1*1的网络结构预训练RGB数据,能得到更好的效果。 使用线性学习率衰退策略。 使用平均和最大池化层的和。 使用大约 128(0.005) 到 2
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取,模型开发,训练,配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发,这是一家人工智能软件公司,它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师,数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio,从开发人员到工程师或研究人员,任何人都可以通过与TensorFlow,MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例,有小伙伴表示一脸懵逼,没关系,其实Keras上手很快,毕竟外卖小哥都可以上手深度学习,化身TF BOY了(TensorFlow BOY)。下面有请铁柱介绍Keras:
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展,也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中,Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法,我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的,本文将简单介绍这些算法的定义。
很多情况下,研究人员会遇到一个问题:使用机器学习框架实现的神经网络可能与理论模型相去甚远。验证这款模型是否可靠,直接方式就是不断修正和调参。
上一篇文章讲解了如何简易入门Keras,大致给出了一个深度学习模型,但对于模型如何调参就没有太过于深入讲解,今天继续写一篇文章来整理下 Keras 深度学习模型的调参教程,希望可以对大家有所帮助。
数据增强是指在原始数据集的基础上生成新的、具有多样性的数据集,以扩充数据集的规模并增加数据集的多样性。这可以帮助模型更好地学习不同场景下的特征,并提高其泛化能力。例如,在图像分类任务中,可以对图像进行旋转、平移、缩放、翻转等操作来生成新的图像。
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
一、问题描述 当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候,我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能(识别率、分类准确率)。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以,我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索,来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。 CIFAR-10 数据集有 60000 张图片,每张图片均为分辨率为 32*32 的彩色图片(分为 RGB3 个信道)。CIFAR-10 的分类任务是将每张图片分
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
@蜡笔小轩V 原文:http://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/50734539 纸上得来终觉浅,还是要多实践呐! 之前看了很多入门的资料,如果现在让我来写写,我觉得我会选择”数字识别(digit recognizer)”作为例子,足够有趣,而且能说明很多问题。kaggle是个实践的好地方,python是门方便的语言,sklearn是个不错的库,文档很适合学习。那就用sklearn来实践一下机器学习,加深理解吧!至于机器学习具体的算法,这里就不赘述了,可
@蜡笔小轩V 原文:http://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/50734539 之前看了很多入门的资料,如果现在让我来写写,我觉得我会选择”数字识别(digit recognizer)”作为例子,足够有趣,而且能说明很多问题。kaggle是个实践的好地方,python是门方便的语言,sklearn是个不错的库,文档很适合学习。那就用sklearn来实践一下机器学习,加深理解吧! kaggle数据读取 import pandas as pdimport nu
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库)
如今,熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后,我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小,或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架,我们创建一个神经网络,哪怕是架构很复杂的网络,往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例:
原作 Slav Ivanov Root 编译自 Slav寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Slav Ivanov是Post Planer(提高社交媒体影响力的App)的CTO,这个当过黑客后又从良当企业家的大叔,结合自己的创业经历,把他认为比较好的迁移学习的资料分享给大家。以下是他的原文。 ---- 现在很多深度学习的应用都依赖于迁移学习,特别是在计算机视觉领域,这篇文章主要给大家介绍一下什么是迁移学成,怎么完成迁移学习,以及可能存在的缺点。 我最开始接触迁移学习,是因为创业要用到。 不如
回调操作可以在训练的各个阶段执行,可能是在epoch之间,在处理一个batch之后,甚至在满足某个条件的情况下。回调可以利用许多创造性的方法来改进训练和性能,节省计算资源,并提供有关神经网络内部发生的事情的结论。
在神经网络中,我们有很多超参数,手动调整超参数非常困难。因此,我们可以使用Keras Tuner,这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。
最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don’t use deep learning your data isn’t that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Be
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
本文介绍了如何通过调参提高神经网络在CIFAR-10数据集上的性能,总结了本文的主要贡献和结论。
【新智元导读】昨天,新智元报道了南京大学周志华教授和冯霁的论文“深度森林”,引发很多讨论。今天,新智元整理了网上一些评价。中文内容来自知乎,已经取得授权。外网内容来自 Hacker News,由新智元
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库) 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的,机器学习一般可以概括为:从数据出发,选择某种模型,通过优化算法更新模型
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
选自Github 作者:Andrew L. Beam 机器之心编译 最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don't use deep learning your data isn't that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Bea
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码,建议使用显卡来运行该项目。
图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点:每一层的神经元之间是相互独立的,如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而,现实世界中很
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来,可能读起来比较干巴,但干货确实不少。闲话少叙,直接进入相关内容。
batch norm也可以当做调参的一部分,对于有些实验是有效果的,有些实验是几乎没啥效果,但是它的收敛速度还是很客观的,所以我们还是有必要要了解下哒!
PyToune 是一个类 Keras 的 Pytorch 深度学习框架,可用来处理训练神经网络所需的大部分模板代码。 用 PyToune 你可以: 更容易地训练模型 用回调来保存你最好的模型,执行 early stopping 方法等 Pytoune 官方页面:http://pytoune.org/ Pytoune Github 页面:https://github.com/GRAAL-Research/pytoune Pytoune 兼容 PyTorch >= 0.3.0 版本和 Python >= 3.
摘要:本文主要针对Batch Normalization技术,探究其对神经网络的作用,总结BN能够加速神经网络训练的原因,并对Internal covariate shift的情况进行探讨,同时探讨BN在Tensorflow中的实现。最后,简单介绍近年来对BN的改进,如Layer Norm和Group Norm。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
采用Small Learning Rate(上)和Large Learning Rate(下)的梯度下降。来源:Coursera 上吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程
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